参考:How to calculate and plot a Cumulative Distribution function with Matplotlib in Python 累积分布函数(Cumulative Distribution Function,简称CDF)是概率论和统计学中的一个重要概念,它描述了随机变量小于或等于某个值的概率。在数据分析和可视化中,CDF是一个强大的工具,可以...
在数据分析和机器学习中,误差是一个不可避免的话题。理解误差的分布特点可以帮助我们更好地评估模型的表现。误差累计分布图(Cumulative Distribution Function,CDF)是一种直观有效的可视化工具,可以帮助我们了解模型预测误差的行为。在本文中,我们将使用 Python 的 Matplotlib 库来绘制误差累计分布图,并提供相关的代码示例。
接着,可以使用cumsum函数计算累积分布函数,并使用plot函数绘制: counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=30, density=True) cdf = np.cumsum(counts) plt.plot(bin_edges[1:], cdf, color='r') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Cumulative Probability') plt.title('Cumulative Distribution Function...
0,1)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2,1,figsize=(10,12))ax1.plot(x,y_pdf,'b-',label='PDF')ax1.set_title('Probability Density Function - how2matplotlib.com')ax1.set_ylabel('Probability Density')ax1.legend()ax2.plot(x,y_cdf,'r-',label='CDF')ax2.set_title('Cumulative Distrib...
CDF , cumulative distribution function,又叫累积分布函数,是PDF概率密度函数的积分,可以完整地展示一个随机变量X的概率分布。 ##CDF plt.plot(stats.cumfreq(x, 30)[0]) plt.plot(stats.cumfreq(x, 30)[0]) 2.6 Boxplot箱型图 ##boxplot plt.boxplot(x, sym='.') ##离群值用.标记 plt.boxplot(...
autopct: [None| format string | format function ] ,用于标记它们的值(大小为x/sum(x)*100);,可以为一个format string,或function。如format string, %d(整数),%1.1f(保留一位的小数)等 If notNone, is a string or function used to label the wedges with their numeric value. The label will be...
autopct: [None| format string | format function ] ,用于标记它们的值(大小为x/sum(x)*100);,可以为一个format string,或function。如format string, %d(整数),%1.1f(保留一位的小数)等 If notNone, is a string or function used to label the wedges with their numeric value. The label will be...
autopct: [ None | format string | format function ] ,用于标记它们的值(大小为x/sum(x)*100);,可以为一个format string,或function。如format string, %d(整数),%1.1f(保留一位的小数); pctdistance: scalar ,用于控制上面的那个autopct生成的显示的值 的位置,默认离每一块的中心0.6的比例处; ...
If notNone, is a string or function used to label the wedges with their numeric value. The label will be placed inside the wedge. If it is a format string, the label will befmt%pct. If it is a function, it will be called.
There are two primary families of plots, aggregation and distribution. Aggregation plots take a sequence of values and return a single value using the function provided to aggfunc to do so. Distribution plots take a sequence of values and depict the shape of the distribution in some manner....